गणना इंजन
यह API जो भी संख्या देता है, वह एफ़ेमेरिस से आती है, किसी तालिका या मॉडल से नहीं। यहाँ बताया है कि इसके पीछे क्या है, और हम कहाँ रुक जाते हैं, यानी क्या गणना नहीं करेंगे।
एफ़ेमेरिस
ग्रहों की स्थिति NASA JPL के ग्रह एफ़ेमेरिस से आती है, वही डेटा जिससे अंतरिक्ष यानों का रास्ता तय होता है। यानी सन् 500 से 2999 तक की स्थितियों की 105 MB की तालिकाएँ, और साथ में 735 स्थिर तारे।
यह इसलिए ज़रूरी है कि इसका विकल्प ऐसा गणित है जो अख़बार के कॉलम के लिए तो चल जाता है, कुंडली के लिए नहीं। औसत गति वाले सूत्र सदियों में कई अंश भटक जाते हैं। 1890 या 2090 के जन्म में यह दिख जाता है, और वर्ग कुंडली में यह थोड़ा अलग नहीं, बिल्कुल अलग जवाब बन जाता है। D60 में आधा अंश भी ग्रह को अगले भाग में पहुँचा देता है।
निरयन, पर कौन-सा निरयन
वैदिक ज्योतिष निरयन है: स्थितियाँ खिसकते हुए विषुव से नहीं, आकाश के एक स्थिर बिंदु से नापी जाती हैं। दोनों के बीच का अंतर अयनांश कहलाता है, जो अभी लगभग 24° है, और इसके किसी एक मान पर सब सहमत नहीं हैं।
इसलिए यह एक पैरामीटर है। 48 अयनांश चलते हैं: लाहिड़ी, रमन, कृष्णमूर्ति, फ़ेगन-ब्रैडली, युक्तेश्वर, सूर्य सिद्धांत और बाकी सब। लाहिड़ी डिफ़ॉल्ट इसलिए है कि वह भारत सरकार का मानक है, इसलिए नहीं कि वही सही है।
{
"date_time": "1990-08-15T10:30:00+05:30",
"latitude": 26.9124,
"longitude": 75.7873,
"timezone_as_float": 5.5,
"ayanamsa": "KRISHNAMURTI"
}अयनांश पर असहमत दो ज्योतिषी, दोनों यह API इस्तेमाल कर सकते हैं और दोनों को वही कुंडली मिलेगी जिसकी उन्हें उम्मीद है। जो API कोई एक अयनांश पक्का कर देता है, वह चुपचाप एक ऐसी बहस में पक्ष ले लेता है जो अभी सुलझी नहीं है।
इसमें क्या-क्या है
299 एंडपॉइंट, इस हिसाब से बँटे हुए कि वे क्या गणना करते हैं:
रफ़्तार
सर्वर पर मीडियन समय 62 ms है, और 76% एंडपॉइंट 100 ms से कम में जवाब देते हैं। यह हर प्रकाशित उदाहरण को लोकल रन पर चलाकर नापा गया है। एफ़ेमेरिस मेमोरी में मैप रहता है, इसलिए कुंडली बनाने में समय गणित पर लगता है, डिस्क पर नहीं।
जहाँ कोई कॉल धीमी है, वहाँ काम सच में बड़ा है। गोचर खोज एक पूरी तारीख़-अवधि खंगालती है, और PDF रिपोर्ट लगभग पच्चीस एंडपॉइंट को जोड़कर एक दस्तावेज़ बनाती है, फिर भी उसका बिल एक कॉल के रूप में बनता है।
हर बार एक जैसा नतीजा
एक ही इनपुट पर हमेशा एक ही आउटपुट मिलता है। बीच में न कोई सैंपलिंग है, न कोई मॉडल, इसलिए आज बनी कुंडली और अगले साल बनी वही कुंडली बाइट-दर-बाइट एक जैसी होती है। इसी वजह से उत्तरों को कैश किया जा सकता है, और इसी वजह से 1,783 टेस्ट फ़ंक्शन किसी दायरे के बजाय सटीक मानों की जाँच कर पाते हैं।
इसका मतलब यह भी है कि किसी अंतर को जाँचा जा सकता है। अगर हमारा चंद्रमा और आपके सॉफ़्टवेयर का चंद्रमा अलग है, तो दोनों में से एक गलत है, और अयनांश या समय क्षेत्र बता देगा कि कौन। ऐसा नहीं होता कि दोनों “लगभग सही” हों।
हम क्या गणना नहीं करेंगे
इंजन लगभग किसी भी चीज़ के लिए एक संख्या निकाल सकता है। पर उनमें से कुछ संख्याओं का वह मतलब नहीं होगा जो पढ़ने वाला समझेगा, और ऐसे एंडपॉइंट हमने बनाए ही नहीं।
- लाल किताब के पितृ ऋण। आठों ऋणों के नाम सभी स्रोतों में एक जैसे हैं, पर हर ऋण किन स्थितियों में बनता है, इस पर एकमत नहीं है। सिर्फ़ पितृ ऋण के प्रकाशित नियम ही एक कुंडली पर अलग-अलग जवाब देते हैं। किसी के पूर्वजों के बारे में हम ऐसा फ़ैसला नहीं सुनाएँगे जो इस पर टिका हो कि हमने संयोग से कौन-सी किताब पढ़ी।
- वे फ़ील्ड जिनका नियम हम तय नहीं कर पाए। जहाँ कोई प्रतिस्पर्धी ऐसा मान लौटाता है जिसे हम किसी स्रोत से स्थापित नहीं कर पाए, वहाँ वह फ़ील्ड हमारे उत्तर में नहीं होता और उत्तर में इसकी वजह लिखी होती है। हम सच जैसा दिखने वाला कोई अंदाज़ा नहीं देते, जिसे कॉल करने वाले के पास जाँचने का कोई तरीक़ा न हो।
- चिकित्सा, क़ानूनी या वित्तीय सलाह के रूप में पेश की गई कोई भी बात। उपायों से जुड़ा टेक्स्ट पारंपरिक मान्यता है, और उस पर यही लिखा होता है।
जहाँ दो परंपराओं में सच में मतभेद है और दोनों के पीछे ठोस तर्क है, वहाँ उत्तर में बताया जाता है कि कौन-सी लागू की गई, ताकि जवाब को आँख मूँदकर मानने के बजाय जाँचा जा सके।
आज़माकर देखें
curl -X POST https://api.occultapi.com/api/astro/planet-positions/ \
-H 'X-API-Key: yt_live_your_key_here' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"date_time": "1990-08-15T10:30:00+05:30",
"latitude": 26.9124,
"longitude": 75.7873,
"timezone_as_float": 5.5,
"ayanamsa": "LAHIRI"
}'या बिना कोई कोड लिखे प्लेग्राउंड में चलाकर देखें।